【摘 要】
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本文首先介绍了微网控制系统的多Agent结构以及各Agent的工作流程，然后提出了应用于微网控制系统的多Agent结构的协作学习算法，该算法在Q学习算法的基础上进行了改进，使之适用于
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本文首先介绍了微网控制系统的多Agent结构以及各Agent的工作流程，然后提出了应用于微网控制系统的多Agent结构的协作学习算法，该算法在Q学习算法的基础上进行了改进，使之适用于混合环境中。最后将IEEE9节点系统作为微网模拟系统并在其中进行了仿真，结果显示该算法可以在微网功率发生波动时快速地使功率恢复到稳定状态。
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